Kā izmantot Azure AI Search un Purview: Pilnīga rokasgrāmata droša RAG izveidei ar jutīguma etiķetēm
Kā izmantot Azure AI Search un Purview: Pilnīga rokasgrāmata droša RAG izveidei ar jutīguma etiķetēm
Ievads
Mūsdienu datu pārvaldības un meklēšanas jomā ir īpaši svarīgi izveidot drošu RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistēmu, kas apzinās jutīguma etiķetes. RAG spēj apvienot meklēšanas un ģenerēšanas priekšrocības, nodrošinot lietotājiem precīzākas atbildes un informāciju. Šajā rakstā mēs soli pa solim parādīsim, kā izveidot drošu RAG sistēmu ar jutīguma etiķešu apzināšanu, izmantojot Azure AI Search un Purview.
Priekšnosacījumi
Pirms uzsākt, lūdzu, pārliecinieties, ka jums ir šādi nosacījumi:
Detalizēti soļi
Pirmais solis: izveidot Azure AI Search pakalpojumu
Izveidojot Azure AI Search pakalpojumu, jūs varat atrast attiecīgo pakalpojuma informāciju portālā
Otrais solis: izveidot Azure Purview kontu
Purview pakalpojums var palīdzēt jums pārvaldīt datu klasifikāciju un jutīguma etiķetes
Trešais solis: konfigurēt datu avotus un jutīguma etiķetes
Izmantojot Purview, jūs varat viegli pārvaldīt datu jutīguma etiķetes
Ceturtais solis: integrēt Azure AI Search
{
"name": "sample-index", "fields": [ {"name": "id", "type": "Edm.String", "key": true, "searchable": true}, {"name": "content", "type": "Edm.String", "searchable": true} ] }
Piektā darbība: izveidot RAG pieprasījumu apstrādes loģiku
import requests
def querysearch(query): # Šeit īstenojiet jutīguma etiķešu pārbaudi un, pamatojoties uz pārbaudes rezultātiem, piekļūstiet meklēšanas API response = requests.get(f"?q={query}") return response.json()
Sestā darbība: atgriezt apstrādāto atbildi
Pēc pieprasījuma apstrādes iegūstiet informāciju no meklēšanas indeksa un atgrieziet to lietotājam, vienlaikus nodrošinot, ka izvadītā informācija nesatur nekādu jutīgu informāciju.
def processresponse(response):
results = response.get('value', []) # Apstrādājiet meklēšanas rezultātus, filtrējot jutīgu informāciju return results
Biežāk uzdotie jautājumi
- Izmantojiet Azure Purview jutīguma etiķešu pārvaldības funkcionalitāti, lai nodrošinātu stingru kontroli pār jutīgu informāciju.
- Izmantojiet pieprasījumu loģikā jutīguma etiķešu pārbaudes mehānismu, lai veiktu attiecīgu apstrādi atkarībā no etiķetēm, piemēram, slēpjot noteiktus datus.
- Azure Purview atbalsta dažādus datu avotus, tostarp Azure Blob Storage, SQL datu bāzes utt.
Kopsavilkums
Izveidot drošu RAG sistēmu ar jutīguma etiķešu apzināšanu, lai gan tas prasa noteiktas tehniskās zināšanas, tomēr, ja sekojat iepriekš minētajiem soļiem, jūs varat izmantot Azure AI Search un Purview, lai izveidotu efektīvu un drošu informācijas meklēšanas sistēmu. Ar efektīvu datu pārvaldību un jutīguma etiķešu kontroli nodrošiniet, ka jūsu apstrādātā informācija vienmēr ir droša un atbilstoša. Ceru, ka šī raksta norādījumi var jums palīdzēt!
